Concevoir ou optimiser des systèmes complexes grâce à la simulation - Les techniques de simulation permettent de prédire le comportement de système complexes en phase de conception (dimensionnement d'une chaîne de production par exemple) ou d'optimiser les performances de systèmes existants, qu'il s'agisse de stockage, de transport, de services ou de procédés industriels. S'initier aux techniques de simulation par l'exemple - Cet ouvrage introduit les techniques de simulation à événements discrets à travers des exemples de complexité croissante, en évitant autant que possible les exposés théoriques à priori. Il montre d'abord comment réaliser des modèles de simulation déterministes, avant d'aborder la prise en compte du hasard (modèles stochastiques). Un chapitre est dédié au couplage entre simulation et méthodes d'optimisation (recuit simulé et algorithmes génétiques). Le livre s'achève sur une autre technique, celle des automates cellulaires, appliquée à simulation de la propagation de feux de forêt. Une véritable boîte à outils logicielle fournie sur le CD-Rom d'accompagnement - Tous les exemples du livre sont implémentés sous forme de programmes Windows l'interface graphique soignée, que vous trouverez sur le CD-Rom d'accompagne ment. Ces programmes, dont le code source est fourni en Delphi et pour certains e C++, vous aideront à vous familiariser avec la réalisation de modèles de simulation. Vous pourrez également les adapter facilement à vos propres besoins grâce à la structure modulaire (structures de données et bibliothèque d'objets réutilisables). A qui s'adresse l'ouvrage?  Aux étudiants en mathématiques appliquées, informatique, gestion de production, recherche opérationnelle, aide à la décision, etc. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économiste et décideurs ayant à concevoir ou à optimiser des systèmes complexes.

Simulation à événements discrets - Modèles déterministes et stochastiques ; Exemples d'applications implémentées en Delphi et en C++

Les années 1970 ont abouti à l'informatique telle que nous la connaissons aujourd'hui. Nos ordinateurs actuels sont le fruit d'une lente évolution qui a permis de passer d'ordinateurs volumineux à lampes à des micro-ordinateurs de bureau à base de puces électroniques. La puissance de calcul de ces machines classiques dépend de plusieurs éléments (fréquence du processeur, mémoire centrale...) et la loi de Moore a postulé que la puissance des ordinateurs, liée au microprocesseur, suivait une croissance exponentielle. Au cours des dernières décennies, l'évolution des machines a effectivement suivi cette tendance. Toutefois l'augmentation des puissances de calcul se heurte maintenant à des limites physiques. D'où l'importance de l'informatique quantique qui permet de radicalement changer de paradigme. Grâce aux dernières avancées techniques dans ce domaine, notamment par les entreprises D-Wave et IBM (les plus connues), il est désormais possible de tester et utiliser des machines quantiques. Cet ouvrage se veut pragmatique, les éléments théoriques indispensables y sont introduits au fur et à mesure. Vous seront présentés l'algorithme de Grover qui est incontournable mais également des méthodes itératives de type recuit simulé issu de l'informatique classique. Les exemples de ce livre font référence à des problèmes de référence en optimisation, comme celui du voyageur de commerce (TSP en anglais). Pour chacun, vous disposerez d'une explication théorique et d'une implémentation informatique.   À qui s'adresse cet ouvrage ?  Aux étudiants en écoles d'ingénieurs en informatique dont le cursus comprend une partie optimisation et qui veulent découvrir le monde du quantique. Aux ingénieurs R&D qui souhaitent se former à cette nouvelle voie de recherche pour la résolution de problèmes difficiles. Aux enseignants qui développent de nouveaux cours et TP dans leurs écoles ou formations universitaires.

Introduction à l'informatique quantique

Entrer dans le monde du mobile c'est se positionner sur les derniers types de développement informatique. Les technologies actuelles se tournent vers la conception d'éléments du web 3.0 tels smartphones, montres connectées, lunettes connectées, mais aussi canapés connectés, réfrigérateurs connectés, vêtements connectés... Après le téléphone portable, les montres connectées sont le deuxième objet connecté le plus répandu et le plus accessible. Le marché actuel des montres connectées se divise principalement en deux catégories : les montres sous Android Wear et celles sous Tizen. L'ouvrage propose une introduction aux développements mobiles sur smartphones et montres, en abordant les points techniques liés à ce type de programmation (conception, architecture, accès à des web services, connexion, gestion de sockets...). Puis, avec une approche transversale, il développe une présentation de la programmation sur les montres connectées (smartwatches) en utilisant plusieurs types de montres pour mettre en avant leurs spécificités. Les montres utilisées sont les suivantes : Samsung Gear 2 Lite, Samsung Gear Live, Samsung Gear S, LG Watch R, Memup Slidewatch, Sony smartwatch.

Téléphones et montres connectés - Outils de développement, Montres Gear 2 Lite, Gear Live, Gear S, Watch R...

Les bases de données NoSQL, ou non relationnelles, procèdent d'une logique différente du modèle SQL pour stocker de très grands volumes de données de natures variées. Elles s'affranchissent des contraintes classiques et fournissent une architecture nouvelle, souple et performante. Le Big Data rassemble des technologies répondant aux 4 V : Volume important, Variété d'informations, Vélocité du traitement, Variabilité des sources. L'ouvrage s'emploie à rendre ces techniques accessibles. Il propose une présentation synthétique des systèmes de bases de données NoSQL dans une approche transversale sur plusieurs plateformes : NetBeans et Eclipse. Le propos est constamment illustré par de nombreux exemples implémentés sous forme de travaux pratiques utilisant : Oracle, MongoDB, Cassandra, Neo4j, Redi et Hbase. Des vidéos et des compléments gratuits sont disponibles sur le site web du livre.

Bases de données NoSQL et Big Data - Concevoir des bases de données pour le Big Data : cours et travaux pratiques

Un livre qui parvient à rendre accessibles à des non-informaticiens les techniques de réalisation et de mise en œuvre de bases de données structurant l’information, avec une approche transversale et des exemples traités sous forme de travaux pratiques sur plusieurs plateformes et avec, selon les technologies, les différents systèmes d’exploitation.

Bases de données : Nouvelles technologies accès aux données - Java, JEE, ASP.NET, XCode... Programmes pour Windows, MacOS, Linux

L'ouvrage : niveau C (Ecoles d'ingénieurs, Masters). Cet ouvrage est un véritable guide de bonnes pratiques en Programmation par contraintes (PPC). Il développe un ensemble de démarches permettant de proposer des modèles efficaces pour des problèmes d'optimisation complexes. La PPC est une alternative à la programmation linéaire. Elle offre la possibilité d'agir sur la manière dont le solveur recherche une solution. Elle permet de concevoir des modèles tirant profit des spécificités du problème et des points forts des solveurs PPC. Les outils et les raisonnements présentés dans le livre s'adressent à un vaste public, d'ingénieurs de chercheurs et d'étudiants. Les exemples variés analysés sont essentiellement des problèmes d'optimisation de type ordonnancement/transport réalisés avec le solveur Choco. Sont présentées pour chacun une modélisation mathématique et une modélisation PPC. Les codes proposés, et disponibles en téléchargement, ont été réalisés en Java avec l'environnement NetBeans. Ce livre complète l'ouvrage des mêmes auteurs paru en 2019 De la programmation linéaire à la programmation par contraintes qui proposait une approche pragmatique de la PPC.

Programmation par contraintes - Démarches de modélisation pour l'optimisation

L'ouvrage : niveau B (Ecoles d'ingénieurs - Masters). Cet ouvrage propose une découverte pragmatique du Machine Learning à travers des exemples implémentés. Il constitue une introduction à différentes méthodes permettant aux étudiants de DUT, de licence, des écoles d'ingénieurs et aux chercheurs de découvrir plusieurs aspects du domaine. Le domaine du Machine Learning couvre un large spectre d'outils et de méthodes. Cet ouvrage fait un focus particulier sur les réseaux de neurones, les réseaux Bayésiens, les méthodes de classification, le pattern mining et les séries temporelles. La découverte s'effectue en utilisant des bibliothèques dédiées au Machine Learning, notamment TensorFlow, Keras, pyAgrum et Weka. Les exemples du livre sont essentiellement des problèmes qui ont été tirés des domaines d'expertise des auteurs. Les codes informatiques sont proposés en Python, en C et en Java, car les domaines où le Machine Learning est utile sont très nombreux et il est important d'avoir une vue globale de ce qu'il est possible de faire avec les outils récents.

Découverte du Machine Learning - Les outils de l'apprentissage automatique

Les graphes et leurs algorithmes sont des outils mathématiques utilisés pour modéliser et résoudre des problèmes complexes dans des domaines aussi variés que l'optimisation (production industrielle, aide à la décision...), la conception de réseaux (électriques, routiers, télécoms...) ou la modélisation de systèmes évolutifs (économie, automatique...). L'objet de ce livre est de rendre ces techniques fondées sur la théorie des graphes accessibles à des non-mathématiciens et de montrer comment les mettre en œuvre dans des cas concrets. Une première partie introduit les notions d'optimisation combinatoire et de complexité des algorithmes, et donne un large panorama des méthodes existantes, des plus classiques aux plus récentes (recuit simulé, tabou...). La seconde partie traite des différents problèmes de graphes : chemins optimaux, flots, tournées, coloration, etc. Les algorithmes, soigneusement justifiés, sont accompagnés de programmes en pseudo-code et en langage Delphi (Pascal objet), ainsi que d'exemples d'applications commentées. Le CD-Rom d'accompagnement offre une véritable boîte à outil logicielle qui permettra au lecteur de résoudre ses problèmes de graphes sans avoir à programmer lui-même : un outil idéal pour des travaux pratiques d'étudiants ou pour le prototypage rapide d'applications professionnelles. Les sources en langage Delphi, qui sont fournis pour tous les algorithmes du livre, peuvent être modifiés par les programmeurs et incorporés dans leurs propres applications. A qui s'adresse l'ouvrage ? Aux étudiants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de production, économie et finance, aide à la décision, etc. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes complexes d'optimisation et d'aide à la décision.

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